發布時間:2023/7/2 05:58
圖文/鏡週刊
去年底ChatGPT橫空出世,短短兩個月吸引1億用戶參與其中,帶動A(人工智慧)產業往前邁出一大步,也是AI走入平民化的關鍵里程碑。即便受到各界關注,但卻偶有「ChatGPT是一本正經胡說八道?」言論出現,不經意流露出它的不完美,而工研院也在這樣的AI發展現況中,點出台灣產業發展的四大關鍵。
「大家好,我是民視AI主播,很高興跟大家見面,歡迎大家參與工研院的『生成式AI:產業變革與機會論壇』,掌握AI發展的關鍵,接下來把現場交給主持人!」一段由AI主播播報的新聞,開啟6月30日工研院舉辦「50週年院慶」系列活動的序幕,用實際的畫面,體現AI已經深入你我生活當中。
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工研院院長劉文雄說道,去年底ChatGPT問世,引發全球熱潮,而從今年初到現在,有不少討論這一題,他們(工研院)感覺各界一直都沒有全面性看這問題,其實它對整個人類社會、台灣都有很大影響。
「ChatGPT是一本正經胡說八道」,劉文雄與帶笑意地表示,在工研院內經常開玩笑地說出這句話,這也反應了ChatGPT在技術面有很多可以精進的地方。
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綜觀台灣在生成式AI可以扮演的角色,工研院協理暨AI策略辦公室主任蘇孟宗則認為,台灣應關注特定領域模型的建置才是最大投入機會。
蘇孟宗以數位分身(Digital Twin)概念為例,在數位分身領域也許會有不同模型出現,產生出很多不同分身;像是虛擬空間如果有很多孫悟空的分身,就可以同時做很多不同事情,並非所有模型都要一模一樣,做一樣的事情。
工研院產科國際所所長林昭憲補充,台灣缺乏所需的資料量、運算、財力等進行通用型開發,難與國際大廠競爭,可考慮從兩面向投入,一是付費使用ChatGPT做加值應用;二是用特定領域資料使用開源碼,自己訓練/微調,用於特定領域僅需要極少的特定資料量訓練。
細分實際應用領域,林昭憲進一步點出,智慧製造、新藥/新材料研發、電子商務和資安等產業是台灣投入生成式AI的機會,特別是智慧製造,透過生成式AI進行預測,提早偵測、思考、運算出來,減少重大瑕疵漏檢。
而在台灣做這樣產業發展,就會面臨四大關鍵因素,包含算力、演算法、資料、可信任等,特別是算力和演算法部分。林昭憲表示,算力決定了AI模型訓練速度、規模、生成效果,雖說有許多硬體是台灣提供,但仍需資金投入,國家領導相對重要;而另一關鍵重點會是演算法,台灣非沒有演算法能力,只是無較多資源來展示實力,而這塊技術的量能,是台灣亟需在國際展示一席之地的重要一環。
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